Notas sobre a versão para o pool de SQL dedicado (anteriormente conhecido como SQL DW) no Azure Synapse Analytics
Este artigo resume os novos recursos e os aprimoramentos nas versões recentes do pool de SQL dedicado (antigo SQL DW) no Azure Synapse Analytics. O artigo também lista atualizações de conteúdo importantes que não estão diretamente vinculadas à versão, mas foram publicadas no mesmo período. Para encontrar melhorias em outros serviços do Azure, confira Atualizações de serviço.
Verificar a versão do pool de SQL dedicado (antigo SQL DW)
Conforme novos recursos são distribuídos para todas as regiões, verifique a versão implantada em sua instância e as notas sobre a versão mais recentes para obter a disponibilidade de recursos. Para verificar a versão, conecte-se ao seu pool de SQL dedicado (antigo SQL DW) por meio do SSMS (SQL Server Management Studio) e execute SELECT @@VERSION; para retornar a versão atual. Use essa versão para confirmar qual versão foi aplicada ao seu pool de SQL dedicado (antigo SQL DW). A data na saída identifica o mês da versão aplicada ao seu pool de SQL dedicado (antigo SQL DW). Isso só se aplica a melhorias no nível de serviço.
Para melhorias de ferramentas, a versão instalada correta deve estar especificada na nota sobre a versão.
Observação
O nome do produto retornado por SELECT @@VERSION será mudado de SQL Data Warehouse do Microsoft Azure para Microsoft Azure Synapse Analytics. Enviaremos um aviso com antecedência, antes que a alteração seja feita. Essa alteração é relevante para clientes que analisam o nome do produto com base no resultado de SELECT @@VERSION no código do aplicativo deles. Para evitar alterações no código do aplicativo devido à redefinição de marca do produto, use os comandos a seguir para consultar SERVERPROPERTY em relação ao nome e à versão do produto do banco de dados: Para retornar o número de versão XX.X.XXXXX.X (sem o nome do produto), use este comando:
SELECT SERVERPROPERTY('ProductVersion')
--To return engine edition, use this command that returns 6 for Azure Synapse Analytics:
SELECT SERVERPROPERTY('EngineEdition')
Dezembro de 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Procedimento armazenado sp_rename para colunas (versão prévia) | Renomear uma coluna sem um CTAS acaba de ficar mais simples. O SQL do Azure Synapse agora adicionou suporte para o procedimento armazenado do sistema sp_rename (versão prévia) para renomear uma coluna de não distribuição em uma tabela de usuário. Esse recurso está atualmente em versão prévia e terá suporte em ferramentas na GA. Para detalhes, confira sp_rename. |
| Parâmetro adicional para T-SQL Predict | Com essa nova versão, um parâmetro adicional necessário chamado 'RUNTIME' é adicionado à instrução de previsão T-SQL existente. Para atualizar seus scripts existentes, confira exemplos em T-SQL PREDICT. |
Out 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Funções com valor de tabela embutido do T-SQL (versão prévia) | Com esta versão, agora você pode criar funções com valor de tabela embutidas com o Transact-SQL e consultar seus resultados como faria com uma tabela. Esse recurso está atualmente em versão prévia e terá suporte em ferramentas na GA. Para obter mais informações, confira Criar função (Azure Synapse Analytics). |
| Comando MERGE (versão prévia) | Você agora pode executar operações de inserção, atualização ou exclusão em uma tabela de destino usando os resultados de uma união com uma tabela de origem. Por exemplo, você pode sincronizar duas tabelas inserindo, atualizando ou excluindo linhas em uma tabela com base nas diferenças encontradas na outra tabela. Marque MESCLAR para obter detalhes. |
Ago 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Gerenciamento de carga de trabalho – experiência do portal | Os usuários podem usar o portal do Azure para configurar e gerenciar suas configurações de gerenciamento de carga de trabalho. Está disponível a capacidade de configurar grupos de carga de trabalho e classificadores de carga de trabalho com importância. |
| Exibição do catálogo de mapeamentos de tabela aprimorada | A nova exibição de catálogo sys.pdw_permanent_table_mappings mapeia object_ids de tabelas de usuário permanentes para seus nomes de tabela física. |
Julho de 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Criptografia em nível de coluna (versão prévia pública) | Proteja informações confidenciais no Azure Synapse Analytics aplicando criptografia simétrica a uma coluna de dados usando o Transact-SQL. A criptografia em nível de coluna tem funções internas que você pode usar para criptografar dados usando chaves simétricas que são protegidas também com um certificado, senha, chave simétrica ou chave assimétrica. Para obter mais informações, visite Criptografar uma coluna de dados. Esse recurso agora está em disponibilidade geral. |
| Suporte de nível de compatibilidade (GA) | Agora, com essa versão, os usuários podem definir o nível de compatibilidade de um banco de dados para obter a linguagem Transact-SQL e os comportamentos de processamento de consulta de uma versão específica do mecanismo SQL do Synapse. Para obter mais informações, consulte sys.database_scoped_configurations e Alterar a configuração no escopo do banco de dados. |
| Segurança em Nível de Linha | Esta versão inclui um aprimoramento para operações de atualização e exclusão em linhas com RLS imposta. Com esta versão, as operações de atualização e exclusão com funções intrínsecas como 'is_rolemember' terão sucesso se a intrínseca não fizer referência a nenhuma coluna na tabela de destino DML. Antes desse aprimoramento, essas operações falhavam devido à limitação nas operações DML subjacentes. |
| DBCC SHRINKDATABASE (GA) | Agora você pode reduzir o tamanho dos arquivos de dados e de log no banco de dados especificado. Para saber mais, confira a documentação. |
Maio de 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Isolamento de carga de trabalho (disponibilidade geral) | O isolamento de carga de trabalho já está em disponibilidade geral. Por meio de grupos de carga de trabalho, você pode reservar e conter recursos. Também está disponível a capacidade de configurar tempos limite de consulta para cancelar consultas sem controle. |
| Experiência do Portal de Gerenciamento de carga de trabalho (versão prévia) | Os usuários podem usar o portal do Azure para configurar e gerenciar suas configurações de gerenciamento de carga de trabalho. Está disponível a capacidade de configurar grupos de carga de trabalho e classificadores de carga de trabalho com importância. |
| Alterar grupo de carga de trabalho | Agora a capacidade de usar o comando ALTER WORKLOAD GROUP está disponível. Use ALTER para alterar a configuração de um grupo de carga de trabalho existente. |
| Detecção de esquema automático para arquivos Parquet com o comando COPY (versão prévia) | Agora o comando COPY tem suporte para a detecção de esquema automático ao carregar arquivos Parquet. O comando detectará automaticamente o esquema do arquivo Parquet e criará a tabela antes da carga. Acesse a seguinte lista de distribuição de email para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Carregar tipos de dados complexos do Parquet com o comando COPY (versão prévia) | Agora o comando COPY tem suporte para o carregamento de tipos complexos de Parquet. É possível carregar tipos complexos como mapas e listas em colunas de cadeia de caracteres. Acesse a seguinte lista de distribuição de email para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Detecção de compactação automática de arquivos Parquet com comando COPY | Agora o comando COPY tem suporte para a detecção automática do método de compactação para arquivos Parquet. Acesse a seguinte lista de distribuição de email para habilitar esse recurso: sqldwcopypreview@service.microsoft.com. |
| Recomendações de carga adicionais | Agora as Recomendações de carga estão disponíveis para SQL do Synapse. Obtenha notificações proativas para quando você deva dividir os arquivos para obter a taxa de transferência máxima, colocalizar sua conta de armazenamento com seu pool de SQL dedicado (antigo SQL DW) ou aumentar o tamanho do lote por meio de utilitários de carregamento como a API do SQLBulkCopy ou o BCP |
| Coluna de distribuição atualizável do T-SQL (disponibilidade geral) | Agora os usuários podem atualizar os dados armazenados na coluna de distribuição. Confira as diretrizes para projetar tabelas distribuídas no pool de SQL dedicado (antigo SQL DW) para obter detalhes. |
| Atualização/exclusão do T-SQL de uma...Junção (disponibilidade geral) | Agora é possível atualizar e excluir com base nos resultados da junção com outra tabela. Consulte a documentação sobre Atualizar e Excluir para obter detalhes. |
| T-SQL PREDICT (versão prévia) | Agora você pode prever modelos de machine learning dentro do seu data warehouse, evitando a necessidade de uma movimentação de dados grande e complexa. A função T-SQL PREDICT depende da estrutura de modelo aberto e usa o modelo de machine learning como entrada para gerar previsões. Para obter mais informações, consulte a documentação. |
Abril de 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Nível de compatibilidade do banco de dados (versão prévia) | Agora, com essa versão, os usuários podem definir o nível de compatibilidade de um banco de dados para obter a linguagem Transact-SQL e os comportamentos de processamento de consulta de uma versão específica do mecanismo SQL do Synapse. Para obter mais informações, consulte sys.database_scoped_configurations e Alterar a configuração no escopo do banco de dados. |
| Sp_describe_undeclared_parameters | Permitir que os usuários vejam os metadados sobre parâmetros não declarados em um lote do Transact-SQL. Para obter mais informações, consulte sp_describe_undeclared_parameters. |
| Melhorias de ferramentas | Detalhes |
|---|---|
| Visual Studio 16.6 Versão Prévia 5 – SQL Server Data Tools (SSDT) | Esta versão inclui os seguintes aprimoramentos para o SSDT: - Descoberta e classificação de dados – Instrução COPY – Tabelas com restrições exclusivas – Tabelas com um índice columnstore ordenado Esta versão inclui as seguintes correções para o SSDT: – Ao alterar o tipo de dados da coluna de distribuição, o script de atualização gerado pelo SSDT executará as operações CTAS e RENAME em vez de remover e recriar a tabela. |
Março de 2020
| Melhorias de ferramentas | Detalhes |
|---|---|
| Visual Studio 16.6 Versão Prévia 2 – SQL Server Data Tools (SSDT) | Esta versão inclui os seguintes aprimoramentos e correções para o SSDT: - Resolvido um problema em que a alteração de uma tabela referenciada por uma Exibição Materializada (MV) fazia com que fossem geradas instruções Alter View, sem suporte para MVs – Foi implementada uma alteração para garantir que a operação de Comparação de Esquemas não falhe quando os objetos de segurança em nível de linha estiverem presentes no banco de dados ou no projeto. Atualmente, não há suporte para objetos de segurança em nível de linha do SSDT. – O tempo limite do Pesquisador de Objetos do SQL Server foi aumentado para evitar atingir o tempo limite ao listar um grande número de objetos no banco de dados – Foi otimizada a forma como o Pesquisador de Objetos do SQL Server recupera a lista de objetos do banco de dados para reduzir a instabilidade e aumentar o desempenho ao preencher o pesquisador de objetos |
Janeiro de 2020
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Métricas do Portal de Gerenciamento de carga de trabalho (versão prévia) | Com o lançamento do Isolamento de carga de trabalho para versão prévia no outubro passado, os usuários podem criar seus próprios grupos de carga de trabalho para gerenciar com eficiência os recursos do sistema e garantir que os SLAs comerciais sejam atendidos. Como parte dos aprimoramentos gerais do gerenciamento de carga de trabalho do Azure Synapse Analytics, agora há novas métricas de monitoramento de gerenciamento de carga de trabalho disponíveis. Monitorar sua carga de trabalho agora oferece maiores insights com as seguintes métricas: - Percentual de recurso efetivo máximo - Percentual de recurso efetivo mínimo - Consultas ativas do grupo de trabalho - Alocação do grupo de trabalho por percentual máximo de recurso - Alocação do grupo de trabalho por percentual do sistema - Tempo de espera de consulta do grupo de trabalho - Consultas em fila do grupo de trabalho Use essas métricas para identificar gargalos do grupo de trabalho ou grupos de trabalho que estão configurados com isolamento de carga de trabalho subutilizado. Essas métricas podem ser usadas no portal do Azure, o que permite a divisão por grupo de carga de trabalho. Filtre e fixe seus grafos favoritos em um painel para um acesso rápido aos insights. |
| Métricas de monitoramento do portal | Foram adicionadas as seguintes métricas ao portal para monitorar a atividade geral de consultas: - Consultas ativas - Consultas em fila Essas métricas são descritas juntamente com as métricas existentes na documentação do Monitoramento de utilização de recursos e atividade de consultas. |
Outubro de 2019
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Cópia (versão prévia) | Estamos felizes em anunciar a visualização pública de uma instrução COPY simples e flexível para a ingestão de dados. Agora, com apenas uma instrução, é possível ingerir diretamente os dados com flexibilidade adicional e sem a necessidade de usuários com privilégio alto. Para obter mais informações, consulte a documentação do comando COPY. |
| Isolamento de carga de trabalho (versão prévia) | Para dar suporte aos clientes à medida que eles democratizam seus data warehouses, estamos anunciando novos recursos para o gerenciamento de carga de trabalho inteligente. A nova funcionalidade de Isolamento de carga de trabalho permite que você gerencie a execução de cargas de trabalho heterogêneas enquanto fornece flexibilidade e controle sobre os recursos de data warehouse. Isso leva a uma melhor previsibilidade de execução e aprimora a capacidade de satisfazer os SLAs predefinidos. Além do isolamento da carga de trabalho, agora há opções adicionais disponíveis para a Classificação de carga de trabalho. Além da classificação de logon, a sintaxe Criar classificador de carga de trabalho fornece a capacidade de classificar solicitações baseadas no rótulo da consulta, no contexto da sessão e na hora do dia. |
| PREDICT (versão prévia) | Agora você pode classificar modelos de machine learning dentro do seu data warehouse, evitando a necessidade de uma movimentação de dados grande e complexa. A função T-SQL PREDICT depende da estrutura de modelo aberto e usa o modelo de machine learning como entrada para gerar previsões. |
| SSDT CI/CD (disponibilidade geral) | Hoje, estamos felizes em anunciar a disponibilidade geral do recurso mais solicitado para projetos de banco de dados do SQL Analytics – SQL Server Data Tools (SSDT). Essa versão inclui o suporte para SSDT com o Visual Studio 2019, além da integração de plataforma nativa com o Azure DevOps fornecendo funcionalidades internas de CI/CD (integração e implantação contínuas) para implantações de nível empresarial. |
| Exibição materializada(disponibilidade geral) | Uma Exibição Materializada persiste os dados retornados da consulta de definição de exibição e é atualizada automaticamente conforme os dados são alterados nas tabelas subjacentes. Ela melhora o desempenho de consultas complexas (normalmente consultas com junções e agregações) e oferece operações simples de manutenção. Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho com exibições materializadas. Instale o SQL Server Management Studio 18.4 ou posterior para exibições materializadas de script. |
| Máscara de Dados Dinâmicos (disponibilidade geral) | A DDM (Máscara de Dados Dinâmicos) impede o acesso não autorizado aos seus dados confidenciais em seu data warehouse ofuscando-o em tempo real nos resultados da consulta, o que é feito com base nas regras de mascaramento definidas por você. Para obter mais informações, consulte Máscara de Dados Dinâmicos do Banco de Dados SQL. |
| Isolamento de instantâneo de leitura confirmada (GA) | É possível usar o ALTER DATABASE para habilitar ou desabilitar o isolamento de instantâneo de um banco de dados do usuário. Para evitar o impacto na sua carga de trabalho atual, talvez seja melhor definir essa opção durante a janela de manutenção do banco de dados ou aguardar até que não haja nenhuma outra conexão ativa com o banco de dados. Para obter mais informações, consulte Opções de ALTER DATABASE SET. |
| Índice columnstore clusterizado ordenado (disponibilidade geral) | O columnstore é um habilitador essencial para o armazenar e consultar grandes quantidades de dados com eficiência. Os índices columnstore clusterizados ordenados otimizam ainda mais a execução da consulta ao habilitarem uma eliminação de segmento eficiente. Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho com índice columnstore clusterizado ordenado. |
| Armazenamento em cache do conjunto de resultados (disponibilidade geral) | Quando o armazenamento em cache do conjunto de resultados estiver habilitado, os resultados da consulta serão automaticamente armazenados em cache no banco de dados do usuário para uso repetitivo. Isso permite que as execuções de consulta subsequentes obtenham resultados diretamente do cache persistente para que não haja necessidade de recomputação. O cache do conjunto de resultados aprimora o desempenho da consulta e reduz o uso de recursos de computação. Além disso, as consultas que usam resultados em cache definidos não usam nenhum slot de simultaneidade e, portanto, não contam com os limites de simultaneidade existentes. Por segurança, os usuários só poderão acessar os resultados armazenados em cache se tiverem as mesmas permissões de acesso a dados que os usuários que criaram os resultados armazenados em cache. Para obter mais informações, consulte Ajuste de desempenho do armazenamento em cache do conjunto de resultados. Aplica-se à versão 10.0.10783.0 ou superior. |
Setembro de 2019
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Link Privado do Azure (versão prévia) | Com o Link Privado do Azure, você pode criar um ponto de extremidade privado em sua VNet (rede virtual) e mapeá-lo para o pool de SQL dedicado. Depois, esses recursos ficam acessíveis por meio de um endereço IP privado em sua VNet, permitindo a conectividade local por meio de emparelhamento privado e/ou gateway de VPN do Azure ExpressRoute. De modo geral, isso simplifica a configuração de rede ao não exigir que ela seja aberta em endereços IP públicos. Isso também habilita a proteção contra riscos de vazamento de dados. Para obter mais detalhes, consulte visão geral e documentação da Análise de SQL. |
| Descoberta e classificação de dados (disponibilidade geral) | Agora o recurso de descoberta e classificação de dados está com disponibilidade geral. Esse recurso fornece funcionalidades avançadas para descobrir, classificar, rotular e proteger dados confidenciais presentes nos seus bancos de dados. |
| Integração com um clique ao Assistente do Azure | Agora a Análise de SQL no Azure Synapse se integra diretamente às recomendações do Assistente do Azure na folha de visão geral, juntamente com a oferta de uma experiência com um clique. Agora é possível descobrir recomendações na folha de visão geral em vez de precisar navegar até a folha do Assistente do Azure. Saiba mais sobre recomendações aqui. |
| Isolamento de instantâneo de leitura confirmada (versão prévia) | É possível usar o ALTER DATABASE para habilitar ou desabilitar o isolamento de instantâneo de um banco de dados do usuário. Para evitar o impacto na sua carga de trabalho atual, talvez seja melhor definir essa opção durante a janela de manutenção do banco de dados ou aguardar até que não haja nenhuma outra conexão ativa com o banco de dados. Para obter mais informações, consulte Opções de ALTER DATABASE SET. |
| EXECUTE AS (Transact-SQL) | Agora, o suporte de EXECUTE AS do T-SQL está disponível, permitindo que os clientes definam o contexto de execução de uma sessão para o usuário especificado. |
| Suporte adicional ao T-SQL | A área de superfície da linguagem T-SQL para SQL do Synapse foi estendida para incluir suporte para: - FORMAT (Transact-SQL) - TRY_PARSE (Transact-SQL) - TRY_CAST (Transact-SQL) - TRY_CONVERT (Transact-SQL) - sys.user_token (Transact-SQL) |
Julho de 2019
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Padrão de exibição materializada (versão prévia) | Uma Exibição Materializada persiste os dados retornados da consulta de definição de exibição e é atualizada automaticamente conforme os dados são alterados nas tabelas subjacentes. Ela melhora o desempenho de consultas complexas (normalmente consultas com junções e agregações) e oferece operações simples de manutenção. Para mais informações, consulte: - CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL) - ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL) - Instruções T-SQL com suporte no Synapse SQL |
| Suporte adicional ao T-SQL | A área de superfície da linguagem T-SQL para SQL do Synapse foi estendida para incluir o suporte para: - AT TIME ZONE (Transact-SQL) - STRING_AGG (Transact-SQL) |
| Armazenamento em cache do conjunto de resultados (versão prévia) | Comandos do DBCC adicionados para gerenciar o cache do conjunto de resultados anunciado anteriormente. Para mais informações, consulte: - DBCC DROPRESULTSETCACHE (Transact-SQL) - DBCC SHOWRESULTCACHESPACEUSED (Transact-SQL) Veja também a nova coluna result_set_cache em sys.dm_pdw_exec_requests mostrando quando uma consulta executada utilizou o cache do conjunto de resultados. |
| Índice columnstore clusterizado ordenado (versão prévia) | Nova coluna, column_store_order_ordinal, adicionada a sys.index_columns para identificar a ordem das colunas em um índice columnstore clusterizado ordenado. |
Maio de 2019
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Máscara de Dados Dinâmicos (versão prévia) | A DDM (Máscara de Dados Dinâmicos) impede o acesso não autorizado aos seus dados confidenciais em seu data warehouse ofuscando-o em tempo real nos resultados da consulta, o que é feito com base nas regras de mascaramento definidas por você. Para obter mais informações, consulte Máscara de Dados Dinâmicos do Banco de Dados SQL. |
| A importância da carga de trabalho já está em disponibilidade geral | A classificação e a importância do gerenciamento de carga de trabalho oferecem a capacidade de influenciar a ordem de execução das consultas. Para obter mais informações sobre a importância da carga de trabalho, consulte os artigos de visão geral sobre Classificação e Importância na documentação. Também confira a documentação sobre CREATE WORKLOAD CLASSIFIER. Veja a importância da carga de trabalho em ação nos vídeos a seguir: -Conceitos do gerenciamento da carga de trabalho -Cenários do gerenciamento da carga de trabalho |
| Suporte adicional ao T-SQL | A área de superfície da linguagem T-SQL para SQL do Synapse foi estendida para incluir o suporte para: - TRIM |
| Funções JSON | Agora os analistas de negócios podem usar uma linguagem T-SQL familiar para consultar e manipular documentos formatados como dados JSON usando as seguintes novas funções JSON: - ISJSON - JSON_VALUE - JSON_QUERY - JSON_MODIFY - OPENJSON |
| Armazenamento em cache do conjunto de resultados (versão prévia) | O armazenamento em cache do conjunto de resultados permite tempos de resposta de consulta instantâneos e reduz o tempo de insight para analistas de negócios e usuários de relatórios. Para obter mais informações, confira: - ALTER DATABASE (Transact-SQL) - ALTER DATABASE SET Options (Transact SQL) - SET RESULT SET CACHING (Transact-SQL) - SET Statement (Transact-SQL) - sys.databases (Transact-SQL) |
| Índice columnstore clusterizado ordenado (versão prévia) | O columnstore é um habilitador essencial para o armazenar e consultar grandes quantidades de dados com eficiência. Ele divide os dados de entrada de cada tabela em grupos de linhas, e cada coluna de um grupo de linhas forma um segmento em um disco. Os índices columnstore clusterizados ordenados otimizam ainda mais a execução da consulta ao habilitarem uma eliminação de segmento eficiente. Para obter mais informações, confira: - CREATE TABLE - CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL). |
Março de 2019
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Descoberta e classificação de dados | Agora a descoberta e classificação de dados está disponível em visualização pública para o SQL do Synapse. A proteção de dados confidenciais e da privacidade de seus clientes é essencial. À medida que seus ativos de dados de negócios e de clientes crescem, a descoberta, classificação e proteção dos seus dados se torna ingerenciável. O recurso de descoberta e classificação de dados que estamos introduzindo nativamente com o SQL do Synapse ajuda a proteger seus dados de maneira mais gerenciável. Os benefícios gerais desse recurso são: • Cumprir os padrões de privacidade de dados e os requisitos de conformidade a normas. • Restringir o acesso e fortalecer a segurança dos data warehouses que contenham dados altamente confidenciais. • Monitorar e alertar acessos anormais a dados confidenciais. • Visualizar dados confidenciais em um painel central no portal do Azure. O recurso de descoberta e classificação de dados está disponível em todas as regiões do Azure, fazendo parte da Segurança de Dados Avançada, inclusive a avaliação de vulnerabilidade e a detecção de ameaças. Para obter mais informações sobre a descoberta e classificação de dados, consulte a postagem no blog e nossa documentação online. |
| GROUP BY ROLLUP | Agora a ROLLUP é uma opção com suporte na GROUP BY. A GROUP BY ROLLUP cria um grupo para cada combinação de expressões de coluna. A GROUP BY ROLLUP também “acumula” os resultados em subtotais e totais gerais. A função GROUP BY processa da direita para a esquerda, diminuindo o número de expressões de coluna sobre as quais ele cria grupos e agregações. A ordem da coluna afeta a saída de ROLLUP e pode afetar o número de linhas no conjunto de resultados. Para obter mais informações sobre o GROUP BY ROLLUP, confira GROUP BY (Transact-SQL) |
| Precisão aprimorada para métricas de DWU usada e do portal da CPU | O SQL do Synapse aprimora significativamente a precisão da métrica no portal do Azure. Essa versão inclui uma correção para a definição de métrica de CPU e de DWU usada para refletir corretamente sua carga de trabalho em todos os nós de computação. Antes dessa correção, os valores de métrica estavam sendo subnotificados. Espere ver um aumento nas métricas de CPU e DWU usada no portal do Azure. |
| Segurança em Nível de Linha | Reintroduzimos a capacidade de segurança em nível de linha em novembro de 2017. Agora também estendemos esse suporte para tabelas externas. Além disso, adicionamos suporte para chamar funções não determinísticas nas funções com valor de tabela embutidas (TVFs embutidas) necessárias para definir um predicado de filtro de segurança. Essa adição permite que você especifique IS_ROLEMEMBER(), USER_NAME() e outros no predicado de filtro de segurança. Para obter mais informações, consulte os exemplos na documentação de segurança em nível de linha. |
| Suporte adicional ao T-SQL | A área de superfície da linguagem T-SQL para SQL do Synapse foi estendida para incluir o suporte para STRING_SPLIT (Transact-SQL). |
| Aprimoramentos do otimizador de consulta | A otimização de consulta é um componente crítico de qualquer banco de dados. Fazer escolhas ideais sobre como executar uma consulta da melhor maneira possível pode gerar melhorias significativas. Ao executar consultas analíticas complexas em um ambiente distribuído, o número de operações executadas é algo importante. O desempenho da consulta foi aprimorado por meio da produção de planos de qualidade melhores. Esses planos minimizam operações onerosas de transferência de dados e computações redundantes, como subconsultas repetidas. Para obter mais informações, consulte esta postagem no blog sobre o Azure Synapse. |
Melhorias na documentação
| Melhorias na documentação | Detalhes |
|---|---|
Janeiro de 2019
Melhorias nos serviços
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Ordem de Devolução por Otimização | Consultas SELECT...ORDER BY obtêm um aumento de desempenho nesta versão. Agora todos os nós de computação enviam seus resultados para um único nó de computação. Esse nó mescla e classifica os resultados e os retorna para o usuário. A mesclagem por meio de um único nó de computação resulta em um ganho de desempenho significativo quando o conjunto de resultados de consulta contém um grande número de linhas. Anteriormente, o mecanismo de execução de consulta ordenaria os resultados em cada nó de computação. Em seguida, os resultados seriam transmitidos para o nó de controle. E o nó de controle mesclaria os resultados. |
| Aprimoramentos de Movimentação de Dados para PartitionMove e BroadcastMove | As etapas de movimentação de dados do tipo ShuffleMove usam técnicas de movimentação de dados instantânea. Para obter mais informações, consulte o blog aprimoramentos de desempenho. Com essa versão, agora o PartitionMove e o BroadcastMove são alimentados pelas mesmas técnicas de movimentação de dados instantânea. Consultas de usuário que usam esses tipos de etapas de movimentação de dados serão executadas com melhor desempenho. Nenhuma alteração de código é necessária para aproveitar essas melhorias de desempenho. |
| Bugs importantes | Versão incorreta do Azure Synapse – SELECT @@VERSION pode retornar a versão incorreta, 10.0.9999.0. A versão correta para a versão atual é 10.0.10106.0. Esse bug foi relatado e está em revisão. |
Melhorias na documentação
| Melhorias na documentação | Detalhes |
|---|---|
| none | |
Dezembro de 2018
Melhorias nos serviços
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
|---|---|
| Pontos de extremidade de serviço de rede virtual disponíveis | Esta versão inclui a disponibilidade geral dos Pontos de Extremidade de Serviço de VNET para a Análise de SQL no Azure Synapse em todas as regiões do Azure. Os Pontos de Extremidade de serviço de VNet permitem isolar a conectividade com o servidor de uma só sub-rede ou de um conjunto de sub-redes na rede virtual. O tráfego para o Azure Synapse da sua VNET sempre permanecerá na rede de backbone do Azure. Essa rota direta será preferencial em relação a outras rotas específicas que passam o tráfego da Internet por soluções de virtualização ou localmente. Não há cobrança adicional para acesso à rede virtual por meio de pontos de extremidade de serviço. O modelo de preço atual do Azure Synapse se aplica no estado em que se encontra. Com esta versão, também habilitamos a conectividade do PolyBase no ADLS (Azure Data Lake Storage) Gen2 por meio do driver do ABFS (Sistema de Arquivos de Blob do Azure). O Azure Data Lake Storage Gen2 leva todas as qualidades necessárias para o ciclo de vida completo dos dados analíticos para o Armazenamento do Azure. Os recursos dos dois serviços de armazenamento do Azure existentes, o Armazenamento de Blobs do Azure e o Azure Data Lake Storage Gen1, foram convergidos. Os recursos do Azure Data Lake Storage Gen1, como semântica do sistema de arquivos, segurança e escala em nível de arquivo, são combinados com armazenamento em camadas de baixo custo e funcionalidades de alta disponibilidade/recuperação de desastre do Armazenamento de Blobs do Azure. Usando o PolyBase, também é possível importar dados para a Análise de SQL no Azure Synapse a partir do Armazenamento do Azure protegido para a VNET. Da mesma forma, também há suporte para exportação de dados do Azure Synapse para o Armazenamento do Azure protegido para a VNET por meio do PolyBase. Para obter mais informações sobre Pontos de Extremidade de Serviço de VNET no Azure Synapse, consulte a postagem no blog ou a documentação. |
| Monitoramento de desempenho automático (versão prévia) | Agora o Repositório de Consultas está disponível em versão prévia na Análise de SQL no Azure Synapse. O Repositório de Consultas foi projetado para ajudá-lo com a solução de problemas de desempenho de consultas pelo acompanhamento de consultas, planos de consulta, estatísticas de runtime e histórico de consultas para ajudá-lo a monitorar a atividade e o desempenho de seu data warehouse. O Repositório de Consultas é um conjunto de repositórios internos e DMVs (Exibições de Gerenciamento Dinâmico) que permitem: • Identificar e ajustar as consultas que mais consumem recursos • Identificar e melhorar as cargas de trabalho não planejadas • Avaliar o desempenho da consulta e o impacto no plano com alterações em estatísticas, em índices ou no tamanho do sistema (configuração de DWU) • Ver o texto de consulta completa para todas as consultas executadas O Repositório de Consultas contém três repositórios reais: • Um repositório de planos para persistir as informações de plano de execução • Um repositório de estatísticas de runtime para manter as informações de estatísticas de execução • Um repositório de estatísticas de espera para persistir as informações de estatísticas de espera. A Análise de SQL no Azure Synapse gerencia esses repositórios automaticamente e fornece um número ilimitado de consultas armazenadas nos últimos sete dias sem custo adicional. A habilitação do Repositório de Consultas é tão simples quanto a execução de uma instrução T-SQL ALTER DATABASE: sql ----ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;-------Para obter mais informações sobre o Repositório de Consultas, consulte o artigo Monitoramento de desempenho usando o Repositório de Consultas e DMVs do Repositório de Consultas, como sys.query_store_query. Para obter mais informações sobre a análise de consultas históricas, consulte Armazenamento e análise de consultas históricas no Azure Synapse Analytics. |
| Camadas de computação inferiores para a Análise de SQL | Agora a Análise de SQL no Azure Synapse tem suporte para camadas de computação inferiores. Os clientes podem experimentar os recursos de segurança, flexibilidade e desempenho líderes do Azure Synapse, começando com 100 cDWU (Unidade de Data Warehouse de computação) e aumentá-las para 30.000 cDWU em questão de minutos. A partir de meados de dezembro de 2018, os clientes poderão se beneficiar do desempenho e da flexibilidade do Gen2 com camadas inferiores de computação nas regiões, com o restante das regiões disponíveis durante 2019. Ao remover o ponto de entrada para o data warehouse da próxima geração, a Microsoft abre as portas para clientes orientados pelo valor que desejam avaliar todos os benefícios de um data warehouse seguro e de alto desempenho, sem ter que adivinhar qual ambiente de avaliação é melhor para eles. Os clientes podem começar com apenas 100 cDWU, abaixo do ponto de entrada atual de 500 cDWU. A Análise de SQL continua oferecendo suporte a operações de pausa e retomada e vai além de apenas flexibilidade na computação. O Gen2 também dá suporte à capacidade de armazenamento ilimitado de columnstore, juntamente com 2,5 vezes mais memória por consulta, até 128 consultas simultâneas e recursos de cache adaptável. Em média, esses recursos geram cinco vezes mais desempenho em comparação com a mesma unidade de data warehouse no Gen1 pelo mesmo preço. Backups com redundância geográfica são um padrão no Gen2 com a proteção de dados incorporada garantida. A Análise de SQL no Azure Synapse estará pronta para ser dimensionada quando você quiser. |
| Mesclagem em segundo plano de columnstore | Por padrão, os Dados SQL do Azure armazenam dados em formato de coluna, com micropartições chamadas rowgroups. Às vezes, devido a restrições de memória no tempo de carregamento de dados ou de build de índice, os rowgroups podem ser compactados com um tamanho menor que o ideal de um milhão de linhas. Os rowgroups também podem se tornar fragmentados devido a exclusões. Rowgroups pequenos ou fragmentados resultam em maior consumo de memória, bem como em uma execução de consulta ineficiente. Com essa versão, a tarefa de manutenção de columnstore em segundo plano mescla pequenos rowgroups compactados para criar rowgroups maiores para melhor utilização da memória e aceleração da execução da consulta. |
Outubro de 2018
Melhorias nos serviços
| Melhorias nos serviços | Detalhes |
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| DevOps para Data Warehousing | Agora o recurso altamente solicitado para o SQL do Synapse no Azure Synapse está em versão prévia com o suporte para o SSDT no Visual Studio. Equipes de desenvolvedores agora podem colaborar em uma única base de código controlada por versão e implantar rapidamente as alterações em qualquer instância do mundo. Interessado em participar? Esse recurso está disponível para visualização hoje mesmo! Você pode se registrar visitando SQL Server Data Tools (SSDT) do Visual Studio – formulário de inscrição para versão prévia. Dada a alta demanda, estamos gerenciando a aceitação na visualização para garantir a melhor experiência para nossos clientes. Depois de se inscrever, nossa meta é confirmar seu status em até sete dias úteis. |
| Segurança em nível de linha geralmente disponível | Agora o SQL do Synapse no Azure Synapse tem suporte para RLS (segurança no nível de linha) ao adicionar um recurso poderoso para proteger seus dados confidenciais. Com a introdução do RLS, você pode implementar políticas de segurança para controlar o acesso a linhas em suas tabelas, como em quem pode acessar quais linhas. O RLS permite esse controle de acesso de baixa granularidade sem ter que reprojetar seu data warehouse. O RLS simplifica o modelo geral de segurança, pois a lógica de restrição de acesso está localizada na própria camada do banco de dados, e não longe dos dados em outro aplicativo. O RLS também elimina a necessidade de introduzir exibições para filtrar linhas para o gerenciamento de controle de acesso. Não há custo adicional para esse recurso de segurança de nível corporativo para todos os nossos clientes. |
| Assistentes avançados | O ajuste avançado para SQL do Synapse no Azure Synapse ficou mais simples com recomendações e métricas adicionais de data warehouse. Existem recomendações de desempenho avançadas adicionais por meio do Assistente do Azure à sua disposição, incluindo: 1. Cache adaptável - Esteja avisado quando dimensionar para otimizar a utilização do cache. 2. Distribuição de tabelas - Determine quando replicar tabelas para reduzir a movimentação de dados e aumentar o desempenho da carga de trabalho. 3. Tempdb - reconhecimento quando dimensionar e configurar classes de recursos para reduzir a contenção de tempdb. Há uma integração mais profunda das métricas do data warehouse com o Azure Monitor, incluindo um gráfico de monitoramento personalizável aprimorado para métricas quase em tempo real na folha de visão geral. Você não precisa mais deixar a folha de visão geral do data warehouse para acessar as métricas do Azure Monitor ao monitorar o uso ou validar e aplicar as recomendações do data warehouse. Além disso, há novas métricas disponíveis, como tempdb e utilização de cache adaptável para complementar suas recomendações de desempenho. |
| Ajuste avançado com assessores integrados | O ajuste avançado do Azure Synapse ficou mais simples com recomendações e métricas adicionais de data warehouse e um novo design da folha de visão geral do portal que fornece uma experiência integrada com o Assistente do Azure e o Azure Monitor. |
| Recuperação acelerada de banco de dados (ADR) | Agora a ADR (Recuperação de banco de dados acelerada) do Azure Synapse está em Visualização Pública. O ADR é um novo Mecanismo do SQL Server que melhora bastante a disponibilidade do banco de dados, especialmente na presença de transações de longa duração, reformulando completamente o processo de recuperação atual do zero. Os principais benefícios do ADR são a recuperação rápida e consistente de bancos de dados e a reversão instantânea de transações. |
| Logs de recursos do Azure Monitor | Agora o Azure Synapse permite insights aprimorados em cargas de trabalho analíticas ao se integrar diretamente com os logs de recursos do Azure Monitor. Esse novo recurso permite que os desenvolvedores analisem o comportamento da carga de trabalho durante um período prolongado e tomem decisões informadas sobre otimização de consulta ou gerenciamento de capacidade. Introduzimos agora um processo de registro externo por meio de Logs de recurso do Azure Monitor que fornecem informações adicionais sobre a carga de trabalho do data warehouse. Com um único clique de um botão, você agora pode configurar os logs de recurso para os recursos de solução de problemas de desempenho de consulta histórica usando Log Analytics. Os logs de recurso do Azure Monitor dão suporte a períodos de retenção personalizáveis, salvando os logs em uma conta de armazenamento para fins de auditoria, a capacidade de transmitir logs para hubs de eventos próximos a insights de telemetria em tempo real e a capacidade de analisar logs usando Log Analytics com queries de log. Os logs de recurso consistem em visualizações de telemetria de seu data warehouse equivalentes às DMVs de solução de problemas de desempenho mais comumente usadas para a Análise de SQL do Azure Synapse. Para esta versão inicial, ativamos as visualizações das seguintes visualizações de gerenciamento dinâmico do sistema: • sys.dm_pdw_exec_requests • sys.dm_pdw_request_steps • sys.dm_pdw_dms_workers • sys.dm_pdw_waits • sys.dm_pdw_sql_requests |
| Gerenciamento de memória columnstore | À medida que aumenta o número de grupos de linhas de repositório de coluna compactados, aumenta a memória necessária para gerenciar os metadados de segmento de coluna interna para os rowgroups. Como resultado, podem degradar o desempenho de consulta e consultas executadas em relação a algumas exibições de Gerenciamento Dinâmico Columnstore (DMVs). Foram feitos aperfeiçoamentos nesta versão para otimizar o tamanho dos metadados internos para esses casos, levando a experiência aprimorada e desempenho para essas consultas. |
| Integração Azure Data Lake Storage Gen2 (GA) | Agora o Synapse Analytics tem integração nativa com o Azure Data Lake Storage Gen2. Os clientes agora podem carregar dados usando tabelas externas do ABFS no pool de SQL dedicado (antigo SQL DW). Essa funcionalidade permite aos clientes integrar Lagos seus dados no Azure Data Lake Storage Gen2. |
| Bugs importantes | Falhas da CETAS para Parquet em pequenas classes de recursos em data warehouses de DW2000 e mais – essa correção identifica corretamente uma referência nula no caminho do código Criar Tabela Externa Como para Parquet. O valor da coluna de identidade se perder em algumas operações CTAS – o valor de uma coluna de identificação pode não ser preservado passar por CTAS para outra tabela. Relatado em um blog. Falha interna em alguns casos em que uma sessão é encerrada enquanto uma consulta ainda está em execução – essa correção dispara uma InvalidOperationException caso uma sessão seja encerrada quando a consulta ainda estiver em execução. (Implantado em novembro de 2018) Os clientes estavam tendo um desempenho abaixo do ideal ao tentar carregar vários arquivos pequenos do ADLS (Gen1) usando o Polybase. – O desempenho do sistema era um gargalo durante a validação de token de segurança do Azure Active Directory. Problemas de desempenho foram reduzidos com a habilitação do cache de tokens de segurança. |